網站安全防護對跨域數據共享

數據共享出入口作為機密信息統一管理和集中管理的關鍵環節，在數據共享出入口采取有效的防護措施，可以極大地提高防護效率，減少對正常業務的干擾。一般的數據共享出入口包括連接因特網的網關設備或連接其它網絡的數據交換平臺，單向傳輸設備如網閘、單導等。支持嵌入復雜邏輯功能的數據交換平臺或單導服務器，可直接增加保護數據泄露的措施，而網關、網閘等設備功能單一，只能通過串聯獨立網關設備來保護數據泄露。

在數據共享出口的數據可能是文件或網絡流量，對于這兩類數據，需要部署的保護數據泄漏的措施包括：

一、智能數據的分類分級。

目前，機密信息識別仍主要采用人工識別、關鍵字識別、正則表達式識別或文件指紋識別等方法，可以保證機密信息識別的準確性，但對網絡中海量文件和網絡通信流來說，顯得效率太低，漏報率太高。采用機器學習等人工智能技術，將有監督和無監督的學習過程結合起來，通過大量的數據訓練模型，覆蓋所有結構化和非結構化的數據，才能實現對數據共享入口的所有文檔和流量的操縱。

跨域資料加密及解密。

分享后的可讀性范圍操縱是數據主體責任的核心內容，只有數據所有者才能控制數據傳播范圍。數據加解密技術是操縱機密信息傳播的最好方式，數據持有者向經過授權的數據獲得者分發密鑰，機密信息從數據共享入口離開時使用密鑰開展加密，只有獲得密鑰的數據獲得者才能對數據開展解密。值得注意的是，由于網絡流量不能被存儲，因此加解密技術僅適用于網絡流量數據到達之后。

三、行為審計分析。

正常情況下，數據在業務網絡中傳輸時泄漏的可能性很小，只有在數據從共享出入口離開網絡時，泄漏的可能性才會急劇上升，因此在數據共享出入口記錄數據外流日志，保存數據發送方、發送時間、目標收發方、機密信息類別等重要信息內容，開展用戶行為審計，識別異常行為是組織必須采取的檢測措施。也可以通過網站安全防護公司來達到防止數據被泄露等安全問題。

4.動態數據敏感化。

共享過程中，有一些數據在共享內外要保持局部可辨識度和獨立性，此時可采用數據脫敏技術對機密信息開展保護。當數據共享出口時，數據是流動的，所以適用于動態數據脫敏技術，在數據傳輸過程中脫敏。脫敏的方法有截斷，屏蔽，掩碼，散列和識別轉換等常用方法。此外，由于網絡流量對數據完整性的要求，動態數據脫敏技術只能在網絡流量數據到達地面后才能應用。

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